下面的脚本包含两个文件,但是对于下面的sideIndicator箭头和点的理解输出还不清楚:
. <=
What does the above actually mean ?
下面是比较脚本:
Compare-Object -referenceobject (Get-Content C:\Users\admin\Desktop\powershell_scripts\zz.txt) -differenceobject (Get-Content C:\Users\admin\Desktop\powershell_scripts\allstudents5.txt) -SyncWindow
我正在做一个练习,用Python在Fresco Play中进行统计数据的泊松回归。问题陈述类似于:从MASS包中加载R数据集保险。捕获作为pandas数据帧的数据。建立一个具有自变量持有者的对数和因变量索赔的泊松回归模型。用数据拟合模型,并求出残差的总和。
我坚持使用最后一行,即残差和
我使用了np.sum(model.resid)。但答案不被接受
以下是我的代码
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
INS_data = sm.datasets.get_rd
假设我们有两张桌子:
Table Q
D E
a 1
b 2
g 1
Table R
D E
f 1
b 2
h 3
显示表Q和R之间的一组差的结果,我的答案是
D E
a 1
g 1
但我的同学说老师的回答是
D E
a 1
g 1
f 1
h 3
所以它看起来像是对称的差异,而不是真正的“差异”,哪一个答案是正确的?我的同学说这个问题用“中间”这个词,所以答案应该包括两个表格,但我不这么认为。
考虑用户A和B的电影评级集合上的皮尔逊相关系数的以下示例:
A = [2,4,4,4,4]
B = [5,4,4,4,4]
pearson(A,B) = -1
A = [5,5,5,5,5]
B = [5,5,5,5,5]
pearson(A,B) = NaN
在协同过滤中,Pearson相关性似乎被广泛用于计算两个集合之间的相似度。然而,上面的集合显示出很高的(甚至是完美的)相似性,但输出表明这些集合是负相关的(或者由于div为零而遇到错误)。
我最初认为这是我的实现中的一个问题,但后来我在几个在线计算器上验证了它。
如果输出是正确的,为什么Pearson相关性被认为是此应用程序的良好选择
我使用SIMD来计算快速的求幂结果。我将时序与非simd代码进行比较。幂运算采用平方和乘法算法。
普通(非simd)版本的代码:
b = 1;
for (i=WPE-1; i>=0; --i){
ew = e[i];
for(j=0; j<BPW; ++j){
b = (b * b) % p;
if (ew & 0x80000000U) b = (b * a) % p;
ew <<= 1;
}
}
SIMD版本:
B.data[0] = B.dat
我有两个函数,我想找到它们相交的值,并在图上绘制它。我如何才能最好地做到这一点?有人知道R函数吗?
# First Function
func6 <- function(x)
{
x * log(x) - sqrt(x)
}
# Second Function
func7 <- function(x)
{
x
}
x <- seq(0,10,length=100)
plot(x, func6(x), col="blue", lwd="1", main="Graph #1
我试图用不同的数据集来平均两个结构相同的模型的张量。模型存储在ckpt文件中。
我试图查看从tensor2tensor,但不知道如何使用它。
我该如何解决这个问题?
from tensor2tensor.utils import avg_checkpoints
print(avg_checkpoints.checkpoint_exists("/"))
#I got true from console
#I have copied final ckpt from different model to the root file
avg_checkpoint.main(?)
#
我有一个名为gaussian_array的数组,它由一系列数字组成,一旦绘制出来,就会形成一个近似的高斯数组。我需要理解这个高斯的\sigma,但我不允许使用任何形式的fit。到目前为止,我所尝试的是计算高斯的峰值,它是由阵列的第一个元素(高斯以原点为中心) gaussian_array[0]给出的,然后不知何故我认为使用\sigma和FWHM之间的众所周知的关系可能会很有用。但是,我不知道如何在python中实现这一点。我认为写一些像这样的东西可能会很有用
for i in range(len(gaussian_array)):
if gaussian[i] = FWHM:
我安装val差制时没有出现任何问题,但是在运行它时,我仍然会得到以下错误:
valgrind: failed to start tool 'memcheck' for platform 'amd64-linux': No such file or directory
我已经相应地调整了bash文件。我添加了以下路径:/usr/bin/valgrind (使用:which valgrind命令),但它仍然无法工作。然后我添加了路径:/usr/lib/valgrind,它仍然不起作用。我想我对使用Ubuntu的正确的本地目录感到困惑。
我正在使用:
export V
我正在尝试实现Kruskal的算法,在Python中找到一个最小生成树来解决一个在线法官的问题,但是我遇到了时间限制问题。该问题以递增的顺序给出一系列边,并询问是否有可能生成最小生成树。完整的问题规范可以看到
下面是我的问题代码:
import sys
raw_input = sys.stdin.readline
line = map(int, raw_input().split())
n = line[0]
m = line[1]
dict1 = {}
lists = []
for i in xrange(1, n + 1):
dict1[i] = set([i])
for i
如何找出我应该在Linux服务器上安装哪个Java二进制文件?在Java下载页面中,我看到: Linux x64自解压缩安装程序和Linux x86自解压安装程序。
运行uname -a I get: Linux2.6.26-2-AMD 64 #1 SMP 19 22:33:18 UTC 2009 x86_64 GNU/Linux
但结果让我感到困惑,它有64和86两个数字,所以我仍然不知道我应该取哪个二进制数。我可以请您帮个忙吗?